(57)【要約】【課題】検査員の目視検査ではなく、また膨大な処理時間を要することなく画像上のむらを検査できるむら検査方法及びむら検査装置を提供する。【解決手段】２次元画像の輝度データを解析して、画像上の輝度むらを検査するむら検査方法であって、前記輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定し、前記ウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分値を求めるウィンドウ設定工程と、前記ウィンドウをずらし、前記輝度データの全領域に対して差分値を演算することで差分値データを生成する差分演算工程と、前記差分値データより差分値の頻度を表すヒストグラムを作成し、予め設定した閾値より大きな差分値の頻度を加算することで頻度全加算値を得る加算演算工程と、前記頻度全加算値を基に画像上の輝度むらを評価する評価工程とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元画像の輝度データを解析して、画像上の輝度むらを検査するむら検査方法であって、
前記輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定し、前記ウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分値を求めるウィンドウ設定工程と、
前記ウィンドウをずらし、前記輝度データの全領域に対して差分値を演算することで差分値データを生成する差分演算工程と、
前記差分値データより差分値の頻度を表すヒストグラムを作成し、予め設定した閾値より大きな差分値に対する頻度を加算することで頻度全加算値を得る加算演算工程と、
前記頻度全加算値に基づいて画像上の輝度むらを評価する評価工程とを有するむら検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載のむら検査方法であって、
前記２次元画像はカラー画像であり、
前記ウィンドウ設定工程に先立ち、前記２次元画像について、赤、緑、青のそれぞれの色の輝度データを得る３色輝度データ取得工程を有し、それぞれの色の前記輝度データに対して、個別に輝度むらを評価するむら検査方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のむら検査方法であって、
前記ウィンドウ設定工程に先立ち、フィルタリングにより前記輝度データからノイズを除去するノイズ除去工程を有するむら検査方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のむら検査方法であって、
前記ウィンドウ設定工程に先立ち、前記輝度データを所定の画素サイズのブロックに分割し、前記ブロックの代表値を前記ブロックの輝度として設定し、前記ブロックを単位画素とに置き換えることで、前記輝度データを圧縮する圧縮工程を有するむら検査方法。
【請求項５】
２次元画像の輝度データを解析し、画像上の輝度むらを検査するむら検査装置であって、
前記輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定し、前記ウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分値を求めるウィンドウ設定手段と、
前記ウィンドウをずらし、前記輝度データの全領域に対して差分値を演算することで差分値データを生成する差分演算手段と、
前記差分値データより差分値の頻度を表すヒストグラムを作成し、予め設定した閾値より大きな差分値に対する頻度を加算することで頻度全加算値を得る加算演算手段と、
前記頻度全加算値に基づいて画像上の輝度むらを評価する評価手段とを有するむら検査装置。
【請求項６】
請求項５に記載のむら検査装置であって、
前記２次元画像を赤、緑、青に分解し、それぞれの色の輝度データを得る色分解手段を有するむら検査装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載のむら検査装置であって、
フィルタリングにより前記輝度データからノイズを除去するノイズ除去手段を有するむら検査装置。
【請求項８】
請求項５から請求項７のいずれかに記載のむら検査装置であって、
前記輝度データを所定の画素サイズのブロックに分割し、前記ブロックの代表値を前記ブロックの輝度として設定し、前記ブロックを単位画素とに置き換えることで前記輝度データを圧縮する圧縮手段を有する検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、むら検査方法及び、むら検査装置に関し、特に被検査面上に生じるしみ状のむらの検査に用いて好適なむら検査技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
CCD型固体撮像装置、MOS型固体撮像装置、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display, LCD）、プラズマディスプレイ（Plasma Display Panel, PDP）に発生する欠陥の一つに、一様の白色画像を撮像または表示させたときに局所的に現れる「しみ」のような輝度変化がある。「しみ」には、周囲より明るいしみと暗いしみがあり、それぞれ「白しみ」、「黒しみ」と呼ぶ。すなわち、「白しみ」とは、しみ内部の輝度がしみ周辺の輝度よりも大きいしみをいい、「黒しみ」とは、しみ内部の輝度がしみ周辺の輝度よりも小さいしみをいう。「むら」とは、輝度範囲が広範囲に及ぶしみのことを指す。
【０００３】
例えばカラー固体撮像装置の撮影画像には、赤、緑、青の３原色のカラーフィルタの製造工程で生じた欠陥に起因して、撮影画像上に非常に薄い輝度むらが発生する場合がある。
【０００４】
画像の明るさは、固体撮像装置や表示装置においては、全体に渡って均一ではなく、中央部が明るく、周辺部が暗い。この特性は、輝度シェーディングと呼ばれる。
【０００５】
固体撮像装置による取得画像においては、輝度シェーディングはほぼ全ての画像に現れる。輝度の最大値と最小値との差は通常、画像全体の輝度の平均値の数％〜１０％前後である。
【０００６】
一方、むらも輝度の不均一による欠陥である。しかし、むら部分の輝度と、むら周辺部との輝度には数％程度の差しかない場合が多く、これは画像のノイズレベルと極めて近い。このように、周囲との輝度レベル差が小さく、むらと、そうでない部分との境界（エッジ部）において、輝度が急峻な変化を伴わない浸潤しているような状態では、あまつさえ輝度シェーディングの影響があるため、単純に輝度の変化（傾き）を求める方法ではむらの特徴を抽出することはできない。
【０００７】
したがって、むらに係る検査の自動化は難しく、人間の目視検査によって実施されているのが実情である。しかし、人間の目視による検査は主観的な評価であるため、検査員によって検査結果にばらつきが生じやすい。また、検査に要する時間や費用が膨大になるという問題も生じる。このため、検査の自動化が検討されている。
【０００８】
たとえば、特許文献１にはエッジを自動的に抽出するため、３画素×３画素のPrewittオペレータやSobelオペレータの１次差分を利用した空間フィルタを用いる方法が開示されている。（例えば、特許文献１参照。）
しかし、画像が輝度シェーディング特性を有する場合、輝度シェーディング自体が傾きであるため、Sobelフィルタではエッジの検出が困難である場合が多い。
【０００９】
また、輝度シェーディングの影響を排除し、しみの検出を自動的に行う技術も開示されている。（例えば、特許文献２参照。）
この方法においては、まず、ローパスフィルタ（Low Pass Filter, LPF）を用い、元画像からノイズ成分を除去する。これによって、輝度シェーディングの特性のみをもった画像が生成される。次に、得られた輝度シェーディング特性を元画像から減じる。このようにして画像から輝度シェーディングを除去して、しみの自動検出を行う。
【００１０】
この方法は、例えば傷の検出に有効である。しかし、しみを検出しようとする場合、LPFを施すことでエッジにおける輝度の差、輝度の変化量（傾き）が更に小さくなり、検出が困難となる。また、エッジ検出のために、輝度シェーディングを除去するための手段と、エッジを検出するための手段を別々に備える必要がある。更に、検出処理に時間を要する。
【００１１】
輝度シェーディングを自動的に除去するために、スプライン関数をもつ平坦化モジュールを用いる技術が開示されている。（例えば、特許文献３参照。）
しかし、画像全領域について平滑化曲線を求め、平坦化曲面を得るためには、膨大な処理時間を要する。このため、処理時間の制約が厳しい固体撮像装置等の検査には適していない。
【００１２】
さらに、むら領域を自動的に検出するため、画素単位で任意のドーナツ状のエリアを設け、中央部分と周辺部分の平均との差分値に閾値を設け、むら領域であるかどうか判定が行われている。（例えば、特許文献４参照。）
しかしこの方法では、ノイズの影響を受けむらとの識別が難しいこと、画素単位の処理では処理量が膨大になるため例えばCCDの画素数が増加している昨今のCCDの検査には膨大な時間を要することが問題として挙げられる。
【００１３】
【特許文献１】特開平１０−２０６３４４号公報
【特許文献２】特開平９−３２９５２７号公報
【特許文献３】特開平１１−６６３１１号公報
【特許文献４】特開２００１−２４３４７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、検査員の目視検査によらず、また膨大な処理時間を要することなく画像上のむらを検査できるむら検査方法及びむら検査装置を提供することにある。
【００１５】
すなわち、むらに係る画像全体の特徴量を得て、得られた特徴量を基にむらの発生度合いを判定することで、短時間かつ自動的に画像上のむらを精度よく検査できるむら検査方法及びむら検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の上記目的は、２次元画像の輝度データを解析して、画像上の輝度むらを検査するむら検査方法であって、前記輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定し、前記ウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分値を求めるウィンドウ設定工程と、前記ウィンドウをずらし、前記輝度データの全領域に対して差分値を演算することで差分値データを生成する差分演算工程と、前記差分値データより差分値の頻度を表すヒストグラムを作成し、予め設定した閾値より大きな差分値に対する頻度を加算することで頻度全加算値を得る加算演算工程と、前記頻度全加算値に基づいて画像上の輝度むらを評価する評価工程とを有するむら検査方法によって達成される。
【００１７】
本発明に係るむら検査方法は、ウィンドウ設定工程と、差分演算工程と、加算演算工程と、評価工程とから構成される。また、ウィンドウ設定工程でウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分をとることで、輝度シェーディングの影響を軽減することができる。さらに、ウィンドウ設定工程と、差分演算工程と、加算演算工程とにより、２次元画像全体のむらに関する特徴量である、頻度全加算値を得ることができる。そして評価工程において、頻度全加算値に基づき、むらの発生度合いの評価及びむらの有無の判定をすることで、画像上のむらの検査を短時間かつ自動的に行うことができる。
【００１８】
また、上記むら検査方法は、２次元画像がカラー画像である場合、前記ウィンドウ設定工程に先立ち、前記２次元画像について、赤、緑、青のそれぞれの色の輝度データを得る３色輝度データ取得工程を有し、それぞれの色の前記輝度データに対して、個別に輝度むらを評価することが好ましい。
赤、緑、青の色ごとにむら検査を行うため、画像上に不具合があった場合、不具合がどの色に起因するか把握することができる。また、不具合がどの色に起因するか把握することで不具合の発生要因の特定にもつながる。
【００１９】
また、上記むら検査方法は、前記ウィンドウ設定工程に先立ち、フィルタリングにより前記輝度データからノイズを除去するノイズ除去工程を有することが好ましい。予め輝度データからノイズを除去することで、後に精度の高い頻度全加算値が得られ、非常に薄いむらであっても検査することができる。
【００２０】
また、上記むら検査方法は、前記ウィンドウ設定工程に先立ち、前記輝度データを所定の画素サイズのブロックに分割し、前記ブロックの代表値を前記ブロックの輝度として設定し、前記ブロックを単位画素とに置き換えることで、前記輝度データを圧縮する圧縮工程を有することが好ましい。輝度データを圧縮することで解析処理量の低減を図っており、これにより解析処理時間を短縮することができる。さらに、輝度データを圧縮することで平滑化が行われ、輝度データの特徴が得やすくなる。
【００２１】
さらに、本発明の上記目的は、２次元画像の輝度データを解析し、画像上の輝度むらを検査するむら検査装置であって、前記輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定し、前記ウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分値を求めるウィンドウ設定手段と、前記ウィンドウをずらし、前記輝度データの全領域に対して差分値を演算することで差分値データを生成する差分演算手段と、前記差分値データより差分値の頻度を表すヒストグラムを作成し、予め設定した閾値より大きな差分値に対する頻度を加算することで頻度全加算値を得る加算演算手段と、前記頻度全加算値に基づいて画像上の輝度むらを評価する評価手段とを有するむら検査装置によって達成される。
【００２２】
上記構成によれば、輝度データより２次元画像全体のむらに関する特徴量である頻度全加算値を得て、得られた頻度全加算値に基づいて、むらの発生度合いの評価及びむらの有無の判定を行うことができる。これにより、画像上のむらの検査を自動的にかつ短時間で行うことができる。
【００２３】
また、上記むら検査装置は、前記２次元画像について、赤、緑、青、それぞれの色の輝度データを得る色分解手段を有することが好ましい。色分解手段により、それぞれの色の輝度データを得ることができる。これにより、それぞれの色に対してむら検査を行うことができ、画像上に不具合があった場合、不具合がどの色に起因するか把握することができる。
【００２４】
また、上記むら検査装置は、フィルタリングにより前記輝度データからノイズを除去するノイズ除去手段を有することが好ましい。むら検査にあたり、まずノイズ除去手段で輝度データからノイズを除去することで、２次元画像全体のむらに関する特徴量である頻度全加算値の精度を高めることができる。
【００２５】
また、上記むら検査装置は、前記輝度データを所定の画素サイズのブロックに分割し、前記ブロックの代表値を前記ブロックの輝度として設定し、前記ブロックを単位画素とに置き換えることで前記輝度データを圧縮する圧縮手段を有することが好ましい。輝度データを圧縮することで解析処理量の低減を図っており、これにより解析処理時間を短縮することができる。さらに、輝度データを圧縮することで平滑化が行われ、輝度データの特徴が得やすくなる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、２次元画像の輝度データを解析して、画像上の輝度むらを検査する検査方法は、ウィンドウ設定工程と、差分演算工程と、加算演算工程と、評価工程とを有しており、これにより、検査員の目視検査ではなく、また処理時間をかけることなく、画像上のむらの定量評価及び、むらの有無の判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳しく説明する。
図１（ａ）は、本発明の一実施形態であるむら検査装置を示す概略的なブロック図であり、図１（ｂ）は本発明の一実施形態であるむら検査方法を示すフローチャートである。ここでは、CCD型固体撮像装置で取得した２次元画像の輝度データを解析して、２次元画像のむら検査を行う場合を例にとって説明する。
【００２８】
まず、図１（ａ）を参照する。本発明の一実施形態におけるむら検査装置は、色分解部１１、ノイズ除去部１２、圧縮部１３、ウィンドウ設定部１４、差分演算部１５、加算演算部１６、及び評価部１７を含んで構成される。
【００２９】
色分解部１１は、検査対象である２次元画像を赤、緑、青に分解し、それぞれの色の輝度データを得る。
【００３０】
ノイズ除去部１２は、色分解部で分解された輝度データのノイズ成分を除去する。具体的には、メディアンフィルタやローパスフィルタ（以下、ＬＰＦ）等のフィルタを用いることによりノイズ成分を除去する。
【００３１】
圧縮部１３は、ノイズ除去された輝度データをｍ画素×ｎ画素のブロックごとにブロック平均化し、輝度データを圧縮する。
【００３２】
ウィンドウ設定部１４は、圧縮された輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定し、ウィンドウの中心部の平均輝度と周辺部の平均輝度との差分値を求める。ここで、ウィンドウとは所定の画素を囲む仮想的な枠のことを指す。
【００３３】
差分演算部１５は、輝度データにおけるウィンドウをずらし、輝度データの全領域に対して差分値を計算することで差分値データを生成する。
【００３４】
加算演算部１６は、差分値データより差分値のヒストグラムを作成し、予め設定した第１の閾値より大きな差分値の頻度を加算し、２次元画像全体のむらに関する特徴量である頻度全加算値を得る。
【００３５】
評価部１７は、頻度全加算値と、予め設定された第２の閾値とを比較することで画像上の輝度むらの有無を判定し、その結果を出力する。また、評価部１７は、頻度全加算値を画像上のむらの度合いを定量的に表す値として出力することもできる。
【００３６】
次に、図１（ｂ）を参照し、上述したむら検査装置を用いてむら検査を行う、むら検査方法を説明する。図１（ｂ）に示す色分解工程から評価工程に至る各工程は、図１（ａ）の色分解部１１から評価部１７までに対応する各部で行われる。
【００３７】
カラー撮像を行う通常の固体撮像装置では、例えば赤、緑、青といった光の３原色のカラーフィルタを透過した入射光から赤、緑、青のそれぞれの輝度データを作成し、赤、緑、青のそれぞれの輝度データより１つのカラー画像データ（元データ）が作成される。そこで、通常の固体撮像素子装置でカラー撮像を行った後、カラー画像データを作成しない場合、色分解することなく、青、緑、青のそれぞれの輝度データを得ることができる。本実施形態におけるむら検査方法では、作成されたカラー画像データにおけるむらの検出方法について説明する。この場合、まず色分解工程を行い(S11)、赤、緑、青の３色の輝度データを取得する。色分解工程では、元データから赤、緑、青のそれぞれの輝度データ（赤、緑、青のカラーフィルタを透過した光が入射した画素のデータ）を抜き出し、赤の画像、緑の画像、青の画像としてそれぞれ設定する。
【００３８】
CCD型固体撮像素子の製造工程においては、例えば光の３原色ごとにカラーフィルタを作成する。画像のむらが、カラーフィルタ製造過程で生じた欠陥に起因する場合、色分解した画像をそれぞれ検査することで、他の色の輝度によって把握しにくいむらが検査しやすくなる。また、むらの検査から欠陥の原因となる製造工程を特定できる可能性もある。
【００３９】
以下、図１（ｂ）に示す各工程は、色分解された赤、緑、青の各輝度データに対して行われる。なお、カラーフィルタを備えていない固体撮像装置で撮影されたグレー画像の処理を行う場合等は、色分解工程は不要である。
【００４０】
色分解工程後、ノイズ（画像データの細かいうねり）除去工程を行う(S12)。ノイズ除去工程では、空間フィルタ、例えばｐ画素×ｐ画素のメディアンフィルタまたはＬＰＦを１、または２以上用いて行う。ＬＰＦでは、むらのわずかなエッジ部分をなまらせる可能性があるため、微細なむらを検出する場合には、メディアンフィルタを用いることが望ましい。フィルタの種類およびサイズは被検査データの状況（ノイズレベルの状況等）により選定される。メディアンフィルタとＬＰＦとを組み合わせて用いてもよい。なお、メディアンフィルタとは、画像のエッジをぼかさずにノイズを除去する方法であり、近傍の領域内の画素の輝度を求め、その輝度の中央値（メディアン）をその領域の画素の値とする処理をいう。また、ＬＰＦは、ある周波数より大きい成分は通過させないフィルタをいう。
【００４１】
続いて、ブロック平均圧縮工程を行う（Ｓ１３）。圧縮方式には、ニアレスネイバ方式、バイリニア方式、バイキュービック方式等を用いることができる。本実施形態では、ブロック平均化方式で輝度データを圧縮する。ブロック平均化方式とは、輝度データを所定の画素サイズのブロックに分割し、ブロックの代表値としてブロックの平均値を求める。ブロックの平均値をブロックの輝度として設定し、ブロックを単位画素とに置き換えることで輝度データを圧縮することをいう。図２はブロック平均化方式を説明するための図である。また、ブロックの代表値は必ずしもブロックの平均値ではなくてもよい。図２（ａ）は圧縮前のＷｘ画素×Ｗｙ画素の輝度データであり、図２（ｂ）は、輝度データに対して５画素×１０画素のブロックでブロック平均化し、圧縮された輝度データを表している。
【００４２】
輝度データを圧縮することで、解析処理量を減らすことができ、検査時間の短縮が可能となる。被検査画像には様々なサイズの画像があるが、目視検査を行う場合と同程度のサイズに（例えば縦のサイズがVGA（Video Graphics Array）の４８０画素に近くなるように）圧縮することが好ましい。同程度のサイズに正規化することにより、以降の処理を目視検査の場合と共通化することができる。なお、画像圧縮処理にノイズ除去を含ませることも可能である。
【００４３】
続いて、ウィンドウ設定工程を行う（Ｓ１４）。この工程ではまず、圧縮工程で圧縮された輝度データに対して所定の形状のウィンドウを設定する。ウィンドウを設定後、ウィンドウの中心領域に位置する画素領域Ａiの平均輝度と、画素Ａiの周辺でありウィンドウの内側である領域に位置する画素領域Ｂjの平均輝度との差分値を求める。差分をとることで、輝度シェーディングの影響を除去した、むらに関する特徴量を得ることができる。
【００４４】
ウィンドウの形状、画素領域Ａiの態様、および画素領域Ｂjの態様については、被検査データの状況により適宜選定される。図３（ａ）、（ｂ）、および図４（ａ）、（ｂ）に、ウィンドウの形状、画素領域Ａiの態様、および画素領域Ｂjの態様の例を示す。
【００４５】
まず、図３（ａ）を参照する。３画素×３画素の正方領域を囲むようにウィンドウを設定し、ウィンドウの中心に位置する画素をＡ１、Ａ１を囲むように位置する画素をＢ１〜Ｂ８とする。ウィンドウ設定工程ではウィンドウを設定後、Ａ１の輝度とＢ１〜Ｂ８の平均輝度との差分値を求める。なお、以下の例についても同様であるが、ウィンドウが囲む正方領域は広げてもよく、画素領域Ｂjが画素領域Ａiを囲む構成であればよい。
【００４６】
次に、図３（ｂ）を参照する。５画素×５画素の正方領域を囲むようにウィンドウを設定し、ウィンドウの中心に位置する画素をＡ１、Ａ１を囲むように位置する画素をＢ１〜Ｂ８とする。ただし、画素領域Ｂjは１画素ずつ間隔をあけて位置する。ウィンドウを設定後、Ａ１の輝度と、Ｂ１〜Ｂ８の平均輝度との差分値を求める。
【００４７】
図４（ａ）を参照すると、ウィンドウは、正方領域ではなく、５画素×４画素のような長方形領域を囲むように設定してもよい。ウィンドウの左側端部に位置する画素をＢ１〜Ｂ４とし、右側端部に位置する画素をＢ５〜Ｂ８とする。そして、Ｂ３とＢ７を間に位置する画素をＡ１とする。ウィンドウを設定後、Ａ１の輝度と、Ｂ１〜Ｂ８の平均輝度との差分値を求める。ウィンドウの上下方向で中央位置になる画素が、２つの画素にまたがる場合は、これら２つの画素のどちらか一方の画素をＡ１とする。
【００４８】
図４（ｂ）を参照する。ウィンドウは、６画素×４画素の長方形領域を囲むようにウィンドウを設定してもよい。ウィンドウ内の上側端部に位置する画素をＢ１〜Ｂ６とし、下側端部に位置する画素をＢ７〜Ｂ１２とする。そして、ウィンドウの中心領域に位置する画素をＡ１〜Ａ４とする。ウィンドウを設定後、Ａ１〜Ａ４の平均輝度と、Ｂ１〜Ｂ１２の平均輝度との差分値を求める。
【００４９】
以上、ウィンドウ設定工程におけるウィンドウの形状、画素領域Ａiの態様、および画素領域Ｂjの態様の例について述べたが、これらに限定されるものではない。また、ウィンドウ設定工程において、ウィンドウを設定後、画素領域Ａiの平均輝度と、画素領域Ｂjの平均輝度のそれぞれに重み付けをしてから差分値を求めてもよい。
【００５０】
続いて、差分演算工程を行う（Ｓ１５）。差分演算工程では、ウィンドウ設定工程で設定したウィンドウを１画素ずつずらし、輝度データの全領域に対して差分値を演算し、差分値データを生成する。一つのウィンドウで得られる差分値は、ウィンドウの位置する領域内の輝度の変化量を表しており、ウィンドウをずらすことで、輝度データの全領域の変化量を得ることができる。また、ウィンドウのずらし量は、上記のように１画素が望ましいが、場合によっては複数画素ずらすことで必要最小限の処理量に留めることができる。
【００５１】
続いて、加算演算工程を行う（Ｓ１６）。まず差分演算工程で得られた差分値データよりヒストグラム（度数分布表）を作成する。図５は差分値データより作成されたヒストグラムを模式的に表しており、図５（ａ）はむらのある場合、図５（ｂ）はむらのない場合である。横軸は差分値、縦軸は差分値の頻度を表す。横軸の数値は、ある差分値区間の最大値を表している。差分値区間は、被検査データの状況に応じて、例えば図５に示す１．０の幅の他に、適宜変更可能である。
【００５２】
ヒストグラムを作成後、予め設定した第１の閾値より大きな値を示す差分値の頻度を加算し、頻度全加算値を得る。頻度全加算値は、大きな輝度の変化量を示す画素の頻度である。また、第１の閾値は一定値に限定される値ではなく、最初の閾値を用いて後の判定結果が妥当に行われない場合は、異なる閾値を用いてもよい。
【００５３】
閾値より小さな差分値を示す差分値区間αの頻度は、むらのある場合（図５（ａ））とむらのない場合（図５（ｂ））とで大きな差はない。しかし、閾値より大きな差分値を示す差分値区間βの頻度は、むらのある場合とむらのない場合とで差が有る。むらは複数の画素に跨って連続的に発生するものであり、そのためむらがある場合、ある大きな差分値近傍の頻度が高くなる。このように、むらの有る場合と、ない場合とでは閾値を境に差分値の度数分布に違いがあり、違いが顕著な領域に注目することでむらの検査を行うものである。
【００５４】
続いて、評価工程を行う（Ｓ１７）。評価工程では、得られた頻度全加算値と、予め設定された第２の閾値を基に画像上の輝度むらの有無を判定することができる。また、頻度全加算値は画像上のむらの発生度合いを表しており、頻度全加算値を用いて画像上のむらの発生度合いを定量的に評価することができる。第２の閾値は、検査員による目視検査の結果を基に、変更してもよい。
【００５５】
以上、赤、緑、青のそれぞれの輝度データより頻度全加算値を求め、それぞれの輝度データに対して輝度むらの有無の判定を行うが、２次元画像上のむらの有無を判定するだけの場合、１つの色の輝度データについて検査を行うだけで十分な場合もある。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】（ａ）は、本発明の一実施形態であるむら検査装置を示す概略的なブロック図であり、（ｂ）は本発明の一実施形態であるむら検査方法を示すフローチャートである。
【図２】ブロック平均化方式を説明するための図であり、（ａ）はブロック平均化する前の輝度データ、（ｂ）はブロック平均化した後の輝度データを表す。
【図３】ウィンドウの説明に用いるための図である。
【図４】ウィンドウの説明に用いるための図である。
【図５】差分値データより作成されたヒストグラムであり、（ａ）はむらの多い輝度データの場合、（ｂ）はむらの少ない場合を表す。
【符号の説明】
【００５７】
１１  色分解部
１２  ノイズ除去部
１３  圧縮部
１４  ウィンドウ設定部
１５  差分演算部
１６  加算演算部
１７  評価部
Ｓ１１  色分解工程
Ｓ１２  ノイズ除去工程
Ｓ１３  ブロック平均圧縮工程
Ｓ１４  ウィンドウ設定工程
Ｓ１５  差分演算工程
Ｓ１６  加算演算工程
Ｓ１７  評価工程
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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